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求导/微分 y1 = 3*x
f1 = sp.diff(y1)
求积分 y2 = 3*x
f2 = sp.integrate(y2 , x)
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import numpy as np
讲numpy简写为np
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G = np.dot(A , B ) #矩阵的乘法
print(A.shape) #输出矩阵的行列
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可用的资源
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同型矩阵:行数和列数分别相同的矩阵
负矩阵:矩阵元素互为相反数关系的矩阵(A和-A)
矩阵的加法:矩阵元素分别相加/减,矩阵的加法满足交换律(A+B=B+A)、结合律(A+B+C=A+(B+C)),注:同型矩阵才可以加减
矩阵的数乘:数与矩阵元素分别相乘(αA),矩阵的乘法满足交换律(αA=Aα)、结合律(αAβ=α(Aβ))、分配律(α(A+B)=αA+αB)
矩阵与矩阵相乘:行列元素一次相乘并求和,矩阵与矩阵相乘不满足交换律(AB≠BA),满足结合律((AB)C=A(BC))和分配律(A(B+C)=AB+AC),注:运算前提-第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数
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积分公式
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极值点 -> 导数为0 -> 为得到系数
通过导数 找到极值点 -> 完成模型求解
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常用导数公式
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非线性函数 = x0对应切线斜率
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线性函数 的倒数 = 系数(也可以说x0的斜率)
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导数
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极限 x->x0 趋近与x0
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极限 趋近于0
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使用
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安装anaconda 及新建开发环境
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